РБК: Деньги на данных: три препятствия для монетизации big data в России

3 апреля 2019
РБК, 2.04.2019 Деньги на данных: три препятствия для монетизации big data в России Российские компании учатся зарабатывать на больших данных. На этом пути они совершают достижения и встречаются с препятствиями. Какие, рассказывает Павел Лихницкий, гендиректор DIS Group
Фото: Роман Пименов / Интерпресс / ТАСС

Как превратить данные в деньги

Большие данные (big data) — данные, которые собираются в больших объемах, в разных форматах и на больших скоростях (обычно для определения больших данных используются классические три V — Volume (объем), Variety (разнообразие), Velocity (скорость)). Эти три V открывают возможности для монетизации больших данных. Раньше данные применялись только для описательной аналитики (например, для фиксации выполнения ключевых показателей эффективности — KPI, составления корпоративной отчетности) и повышения операционной эффективности. Эти области монетизации данных продолжают развиваться. Согласно данным нашего опроса, 25% представителей крупного и среднего бизнеса активно используют данные для принятия управленческих решений, а 23% — для повышения операционной эффективности. Однако с появлением big data появились и такие методы применения данных, как:
  • поиск инсайтов (полезные для бизнеса закономерности в данных),
  • тестирование бизнес-гипотез,
  • масштабная визуализацию данных,
  • предиктивная аналитика — методы анализа, с помощью которых можно предсказать поведение объекта.
Предиктивную аналитику, в частности, используют для:
  • прогнозирования продаж,
  • обнаружения мошенничества (например, предиктивные алгоритмы сами определяют, какие из страховых или кредитных заявок мошеннические),
  • маркетингового и клиентского анализов,
  • создания рекомендательных сервисов,
  • предсказания поломок и сбоев в работе оборудования.
Чаще всего большие данные используются для создания персональных предложений. Все перечисленные способы использования относятся к так называемой внутренней монетизации данных (повышение эффективности ведения бизнеса внутри компании). Однако существует и внешнее направление монетизации. Теперь организации могут продавать свои данные и результаты их аналитики. Три процента опрошенных нами респондентов утверждают, что их компании используют этот способ монетизации. Как и в любой другой сфере, в монетизации больших данных есть и достижения, и проблемы.

Достижение № 1. В лидирующих отраслях прибыли от внешней монетизации больших данных растут

Первопроходцы внутренней монетизации ​— цифровые платформы, банки и операторы связи. Эти индустрии первыми начали получать прибыль от внешней монетизации данных. Сейчас объем этой прибыли активно растет. МТС успешно монетизирует данные геолокации абонентов. Например, правительство Москвы использует эти данные для планирования маршрутов транспорта, изменений в инфраструктуре и в других целях. Рекламный бизнес применяет такие данные для оптимизации показа наружной рекламы. Теле2 помогает финансовым организациям предотвратить случаи мошенничества со стороны клиентов. Компания делает это на основе собственной аналитики больших данных своих клиентов. Например, оператор связи помогает определить благонадежность заемщика при обращении за кредитом, верифицирует его личные данные. Аналитика «больших данных» позволила Теле2 в 2018 году заработать на 1024% больше, чем в 2017 году. МТС в 2019 году ожидает увеличения прибыли от проектов на основе больших данных на 30%. Перед продажей компании обезличивают данные, персональная и конфиденциальная информация из них удаляется. Таким образом, клиентам компаний ничто не грозит. Несомненно, в будущем прибыли от внешней монетизации больших данных будут расти еще активнее. Ведущая исследовательская компания в области ИТ Gartner предсказывает, что к 2020 году четверть крупных организаций будет покупать или продавать данные. В России развитие внешней монетизации во многом будет зависеть от доработок законодательства. Сегодня в законах пока не прописано четкое определение больших данных и не описаны схемы работы с ними.

Достижение № 2. Компании реального сектора начали активно применять большие данные

Большим достижением в области внутренней монетизации стало активное развитие применения больших данных в промышленности. Еще совсем недавно реальный сектор не уделял работе с данными должного внимания. Сейчас ситуация изменилась. Это вызвано многими факторами:
  • развитием интернета вещей,
  • высокой конкуренцией на рынке,
  • развитием технологий обработки и хранения данных.
Среди последних таких технологий — озера данных (формат хранения больших данных) и новый класс приложений — Operational Intelligence (по аналогии с Business Intelligence) для обработки потоков данных в реальном времени. Многие компании реального сектора активно создают цифровых двойников активов. Цифровой двойник — система взаимосвязанных данных, описывающих все аспекты реального актива. Цифровой двойник включает в себя данные о технических характеристиках актива, параметры технологических цепочек, в которые он включен, данные о фактическом состоянии и другое. Цифровые двойники активов (АЭС, подстанций, месторождений) есть у многих организаций. Например, у «Роснефти», «Газпром нефти», «Росатома», «Россетей», «Сибура». Цифровые двойники уже сегодня позволяют решать многие практические задачи, в том числе:
  • предсказывать утечку газа,
  • оптимизировать производственные цепочки,
  • оптимизировать режим работы оборудования, ремонтных кампаний и многое другое.
В будущем цифровые двойники активов будут объединяться в цифровых двойников предприятия.
Фото: Максим Шеметов / ТАСС

Достижение № 3. Большие данные позволяют внедрять новые бизнес-модели и выходить на новые рынки

Многие рынки сейчас насыщены, компаниям сложно увеличивать на них свою долю. Если вы продали своему клиенту один автомобиль, то не сможете сразу же продать ему второй. Однако, владея информацией о такой покупке, вы сможете предложить ему страховку или парковочное место рядом с домом. Складывается ситуация, когда эффективнее построить свой бизнес не вокруг какого-то товара или услуги, а вокруг больших данных клиента. Те компании, которые уже научились эффективно работать с данными, строят вокруг них свой бизнес. Для этого они и меняют бизнес-модели и осваивают новые рынки.

Как банки осваивают новые рынки

  • Банк Хоум Кредит открыл маркетплейс,
  • Тинькофф Банк запустил оператора связи,
  • Сбербанк запустил платформу для торговли продуктами.
Построение бизнеса вокруг данных — это общемировой тренд, со временем таких примеров будет только больше.

Препятствие № 1. Низкое качество данных, нехватка Data Governance — стратегического управления данными

Стандартные вопросы повышения качества данных (дедупликация, очистка) до сих пор решены не во всех компаниях. Во многих из них хранятся «темные данные» — данные, которые по разным причинам оказываются вне аналитики. Такие данные могут быть представлены в нестандартных форматах (например, выражение лица покупателя на видеозаписи), храниться в трудно досягаемых местах (на ПК, в почте сотрудников). Из-за того что «темные данные» исключены из аналитики, результаты последней могут быть недостаточно достоверными. О том, что для эффективного применения больших данных не хватает стратегического подхода к их управлению, говорят многие ведущие CDO (директора по данным). Выстраивание стратегического управления данными — Data Governance — сложный и долгий процесс. Он требует изменения во всей корпоративной структуре компании — в частности, выстраивания правильных бизнес-процессов, эффективной организационной структуры, новых положений и регламентов, распределения ответственности, новых ролевых моделей.

Препятствие № 2. Нехватка квалифицированных кадров

Еще одна проблема, которая мешает реализовать весь потенциал больших данных, — дефицит кадров. Организации, которые активнее всего работают с большими данными, уже взяли решение этой проблемы в свои руки. И это не только ИТ-компании, но и компании из других секторов.
  • ПАО «ВымпелКом» создало свою школу data scientists,
  • «Ростелеком» — школу инженеров по данным.
С проблемой нехватки кадров бизнес столкнулся и за рубежом. Но прогноз в этой области позитивный. Gartner предсказывает, что к 2020 году более 40% задач в области data science (наука о данных) ​будет автоматизировано. Люди при этом смогут сконцентрироваться на выполнении более творческих аналитических задач. Продуктивность методов повысится, а использовать их будет проще. Сегодняшние аналитики и другие специалисты, не связанные с ИТ, смогут самостоятельно применять данные в своей работе.

Препятствие № 3. Неточные расчеты рентабельности проектов big data

Затраты на каждый проект big data могут быть совершенно разными в зависимости от применяемых технологий, стоимости поддержки, объемов данных и стоимости специалистов. Значительно снизить расходы может помочь автоматизация процессов работы с большими данными (например, их интеграции). А вот выгода от продуктов open-source может быть перекрыта высокой стоимостью их поддержки. Чтобы проект big data приносил прибыль, нужно тщательно подходить к расчету его рентабельности. Большие данные — это актив компании, и управлять ими нужно как активом.

Как сделать так, чтобы проект big data приносил прибыль

1. Определить ликвидность актива Во-первых, необходимо четко определять ликвидность этого актива. Ликвидность данных — их полезность и востребованность. Данные с низкой ликвидностью не просто не приносят пользы. Они приносят убытки. Бизнес должен учиться определять данные с высокой ликвидностью и максимально повышать их качество. 2. Оценить возврат от этого актива Необходимо точно оценить возврат от этого актива. Для этого надо использовать показатель ROA (return on asset — возврат на актив). Ориентироваться стоит на отношение общекорпоративного ROA всех других активов компании к ROA данных. Точные расчеты рентабельности позволят российским компаниям эффективно организовать как внутреннюю, так и внешнюю монетизацию. Значение этого сложно переоценить: эффективная монетизация данных сейчас становится важнейшим конкурентным преимуществом. Так, по прогнозам исследовательской компании International Data Corporation, в 2022 году прибыль от внедрения технологий big data и business intelligence достигнет $260 млрд в год. Автор: Павел Лихницкий, генеральный директор DIS Group Подробнее на РБК: https://pro.rbc.ru/news/5c98e7639a79476ab77b55a3?fbclid=IwAR0h2nK3pvoOVmE_uvQgrHyT7GXSy5Puf-7yfi8SedIcg3R3rbgAceKkDZQ

Рекомендуем также

E-executive: Как сделать data science эффективнее?

1 марта 2019
E-executive, 14.02.2019 Как управлять Big Data, чтобы не хранить некачественные, неполные, избыточные или незащищенные данные? Каких специалистов искать для этого бизнес-процесса? Вы решили, что вашему бизнесу нужен data science, наняли сильных специалистов и поставили перед ними реальные задачи. Они подготовили прогнозы, и нашли инсайты (полезные для бизнеса закономерности в больших данных). Вы начинаете применять эти прогнозы и инсайты. Но оказывается, что они далеки от реальности и не приносят пользы. В чем дело? Возможно, дело в данных, которые были для них использованы. Повторяющиеся, неполные или избыточные, некачественные, незащищенные и ненадежные данные негативно влияют на результаты data science. Кроме того, такие данные создают дополнительную нагрузку на data scientists. Согласно исследованию Forester, более 40% своего рабочего времени эксперты тратят на то, чтобы подготовить данные для аналитики. Что делать, чтобы избежать этого?

Не полагайтесь только на статистику

Много говорят о статистической природе больших данных. Считается, что если результаты data science подразумевают погрешность, значит, и погрешность из-за качества данных мало повлияет на конечный результат. Это неверный подход. Во-первых, чем выше погрешность прогноза или инсайта, тем меньше ему можно доверять и тем меньше в нем толку. Кроме того, те данные, которые вы сегодня используете для статистических моделей, завтра могут понадобиться для других целей (найти адрес банкомата, в котором клиент снял деньги несколько лет назад), где точность имеет большее значение.

Организуйте эффективную среду хранения и обработки

Совсем недавно корпоративные данные хранились только в реляционных системах (хранилища, базы) – в виде взаимосвязанных таблиц. В такие таблицы необходимо было распределять все данные, которые собирала компания. Для этого – вычленять в данных структуру. В эпоху Big Data данные поступают на большой скорости, отличаются разнообразием и большими объемами. Хранить и обрабатывать их стало сложно и дорого. Возникла и набрала популярность распределенная система хранения и обработки данных – кластер Hadoop. Данные там одновременно обрабатываются на нескольких узлах кластера, а значит, быстрее. Также в отличие от обычной базы или хранилища Hadoop определяет структуру данных при считывании, а не при записи. А значит, он подходит и для неструктурированных данных. Одной из форм хранения данных может быть так называемое озеро данных. Содержать озера данных сравнительно недорого, а масштабировать их можно до очень большого размера. Для data scientists озеро данных – полигон для экспериментов. В такое озеро можно выгружать большие данные из различных источников, чтобы наглядно посмотреть – есть ли какие-то закономерности в них. У вас есть предположение, что погода влияет на работу оборудования? В озере данных вы можете искать зависимости, используя данные с датчиков на этом оборудовании, сколько бы их не было. И это будет сравнительно дешево. Озеро данных становится опасным для data science тогда, когда оно превращается в болото. Болото – это озеро, в которое загружались данные низкого качества, одни и те же данные дублировались. Найти нужную информацию в болоте очень сложно. Что делать? Отдать предпочтение промышленной технологии корпоративного озера, которая поможет автоматически очищать данные и управлять ими. Продолжение на сайте по ссылке https://www.e-xecutive.ru/management/practices/1990048-kak-sdelat-data-science-effektivnee

Рекомендуем также

RUSBASE: Умные экраны с камерами, биометрия, контекстуальность и интерактивные драмы — как виртуальные ассистенты станут реальными

19 февраля 2019
RUSBASE, 24.01.2019 Рынок виртуальных ассистентов стремительно растёт — голосовые помощники быстро и верно становятся частью нашей повседневной жизни. Сказать Siri поставить будильник, узнать у Google Assistant прогноз погоды, поговорить с Алисой в машине «Яндекс.Драйва» или попросить «Яндекс.Станцию» включить песню Green Day в первый день октября уже не представляется чем-то сверхъестественным (хотя по-прежнему вызывает восторг). На западе возможностей для общения с виртуальными ассистентами ещё больше — устройства от Amazon с помощником Alexa давно уже позволяют людям взаимодействовать с «умным» домом — например, включать телевизор или контролировать отопление. Умные колонки с невидимыми помощниками могут помочь вам и на работе — поставить встречу в календарь прямо во время конференции и напомнить завершить все дела к определенному времени. Rusbase изучил рынок виртуальных ассистентов и поговорил с экспертами в этой области, чтобы понять, куда движется технология и что может помешать её развитию. «Вход новых стартапов на рынок будет способствовать развитию технологий» Несмотря на то, что крупные ИТ-игроки скорее всего будут доминировать на рынке, место для стартапов в этом быстрорастущем сегменте по-прежнему есть. Среди продуктов, которые, по мнению экспертов, буду востребованы:
  • Решения под небольшие рынки для отдельных языковых групп или в нишевых сегментах
«Выход на глобальный рынок абсолютно нового игрока, который смог бы конкурировать с Google или Amazon, мне кажется маловероятным. Но могут появиться свои лидеры в конкретных странах — у гигантов индустрии часто недостаточно ресурсов, чтобы охватить небольшие рынки, особенно в отдельных языковых группах (к примеру, в странах СНГ — Армении, Грузии, Казахстане). Кроме того, есть место и для самостоятельных стартапов в нишевых сегментах — например, образовательные ассистенты для детей, которые могут встраиваться в игрушки».
Один из ярких примеров таких «детских» виртуальных ассистентов — Mishka AI, который сейчас проходит программу акселерации от 500 startups и Сбербанка. Mishka, благодаря встроенному чипу и детской облачной платформе, имеет доступ к ежедневно обновляемому контенту, разработанному специально для дошкольников — детей 3—6 лет. Игрушка расскажет ребёнку сказки и истории, позовёт его обедать, научит чистить зубы и примет активное участие в его обучении — поможет выучить буквы, загадает загадки и предложит интересную игру в цифры. В январе 2018 года стартап стал участником пятого набора Starta Accelerator и получил $130 тысяч за 7% своего капитала.
  • Решения в узких областях с данными, к которым у ИТ—гигантов нет доступа (в частности, хорошие шансы есть у финтех—проектов и телеком—компаний)
Алексей Ушаков считает, что текущий этап развития индустрии напоминает развитие поисковых систем до появления Google. Основной проблемой, по словам эксперта, является монетизация помощника, поэтому местом рождения глобальных ассистентов становятся компании, в которых есть много пользователей, а значит постоянно актуализирующиеся большие данные, алгоритмы по работе с ними и экосистемы сервисов в различных направлениях. Эксперт считает, что «независимые» ассистенты скорей всего будут концентрироваться в узких областях с данными, к которым не имеют доступ ИТ—гиганты, например внутри крупных компаний. Большой шанс на появление таких ассистентов имеют финтех-проекты и телеком-компании. «Большинство стартапов с надеждой ждут своего ангела, пытаясь получить данные, чтобы на их основе удивить инвесторов. Как только доступ к данным теряется, стартап гаснет». — Алексей Ушаков, ЦРТ
  • Новые ассистенты на основе инновационных технологий (для последующей продажи крупному игроку)
«Место для стартапов (направленных на разработку “ядра” ассистентов) есть в силу низкого порога входа. Потом, однако, перед каждым стартапом с ценными наработками стоит выбор — быть поглощенным крупным игроком или развивать собственный сервис. Основной риск для стартапов при выборе второго варианта — ассистент без доступа к большим данным для обучения и возможности взаимодействия с экосистемой конечного потребителя не будет интересен пользователям».

«На стороне крупных компаний преимущество в виде экосистемы, но стартапы более быстрые и гибкие, чем корпорации — они могут предлагать инновационные решения, которые крупные компании по какой-то причине не успеют реализовать».

Навыки и инструменты для одного или нескольких лидеров рынка

  • Навыки и инструменты для одного или нескольких лидеров рынка
«Начинающим игрокам следует сделать ставку на 1-3 популярных помощника и предложить свои наборы навыков и инструментов, которые можно будет интегрировать в ассистенты. Путь посложнее заключается в том, чтобы разработать такую инновационную технологию, которую заходят приобрести ИТ-гиганты. Для создания подобных помощников и ассистентов требуется огромный массив пользовательских данных, которые сейчас есть у поисковиков, социальных сетей и разработчиков мобильных устройств. Часть данных есть у представителей e-commerce, телекома, финтеха. Однако их набор данных, хоть и огромный, достаточно однобокий. Игроки будут вынуждены либо переплачивать за недостающие данные, либо интегрироваться с компаниями первого типа». — Антон Орлов, CEO AiSales «Некоторые российские стартапы идут на западные рынки и разрабатывают навыки для крупных компаний на иностранных языках. При этом разработка в некотором случае проще, чем на российском рынке, и на этом реально зарабатывать деньги. На нашем рынке можно получить разовое вознаграждение за интересный навык, который может быть потерян (потому что его дорого поддерживать, или же он включается в основной пул навыков ассистента). По нашему опыту компаниям с запада сложнее адаптировать свои продукты — по большей частью они входят в различные конкурсы только с целью получить русскоязычные данные. Русскоязычного ассистента проще адаптировать под западные рынки, но большинство успешных компаний предпочитают сосредоточиться на местном рынке». — Алексей Ушаков, ЦРТ
  • Дешевые аналоги ассистентам от крупных ИТ-игроков
«Место для стартапов, безусловно, есть. Мы уже видим ряд команд, работающих в этом направлении. Кроме того, многие ИТ-гиганты отдают бесплатно свои «движки» искусственного интеллекта и машинного обучения, на основании которых стартапы могут разрабатывать собственных ассистентов. Когда технология достигнет зрелости, скорее всего появятся множество более дешевых аналогов ассистентов Яндекс, Amazon и Google. За эту нишу и стоит конкурировать стартапам».
Подводя итоги — ключевые события на рынке виртуальных ассистентов в 2018 году и прогнозы от экспертов рынка Среди ключевых событий, которые произошли на рынке виртуальных ассистентов в 2018 году, эксперты выделяют:
  • Запуск платформы «Яндекс.Диалоги» в конце мая, которая позволяет создавать навыки в Алисе и чаты в Поиске;
  • Выход «Яндекс.Станции» — первой умной колонки на российской рынке — и старт её массовых продаж осенью;
  • Старт продаж портативных смарт—устройств с голосовым ассистентом Алиса – гаджетов Irbis A и DEXP Smartbox;
  • Выход «Яндекс.Телефона», имеющего встроенного голосового помощника Алису;
  • Запуск «Google Ассистента» на российском рынке в июле, в работе над которым российские разработчики смогли поучаствовать с помощью создания диалоговых приложений (экшенов);
  • Разработка голосового помощника «Маруся» от холдинга Mail.ru (анонсирована в ноябре);
  • Запуск разработок русских версий ассистентов четырьмя крупными российскими и зарубежными компаниями (инсайд от Кирилла Петрова, основателя и управляющего директора Just AI).
Основные направления, на которые следует обратить внимание молодым игрокам:
  • Разработка новых разговорных интерфейсов в области электронной коммерции;
  • В связи с появлением новых умных устройств, в том числе колонок от разных производителей по все более доступным ценам, и трансформацией этих умных колонок в умные экраны с камерами
  • Интеграция ассистентов с технологиями биометрии и разработка NLU-алгоритмов и сценариев;
  • Развитие технологии необходимо для одновременного ведение диалога с несколькими собеседниками
  • Разработка решений для компаний без собственных центров (с сохранением возможности кастомизации);
  • Разработка самостоятельных стартапов в нишевых сегментах;
  • Например, стартапы могут развиваться в сегменте образовательных ассистентов для детей
  • Разработка ассистентов для конкретных языковых групп, на которые у крупных ИТ-компаний не хватает ресурсов;
  • Разработка ассистентов в узких областях с данными, к которым не имеют доступ ИТ-гиганты — например, внутри крупных компаний;
  • Разработка новых навыков для виртуальных ассистентов с упором на дизайн разговорного UX;
  • Производство интересного контента, адаптированного под умные колонки и ассистенты;
  • Создание решения для поиска релевантных для каждого из пользователей навыков;
  • Разработка решений, позволяющих виртуальным ассистентам работать без подключения к интернету.
Источник: https://rb.ru/longread/virtual-assistants/

Рекомендуем также

«Нефть и капитал»: Очень наглядная «цифра»

6 февраля 2019
“Нефть и капитал”, 5.02.2019

Результаты и опыт цифровизации нефтегазовой отрасли могут служить ориентиром другим отраслям, в том числе сферам госуправления и госуслуг

Российская нефтегазовая промышленность накопила эффективный опыт цифровизации производственных и управленческих процессов, на который должны обратить внимание разработчики госпрограмм цифровой экономики, убеждены представители отрасли и ИТ-компаний. Принципиально важно, что нефтяники и газовики начали заниматься цифровизацией задолго до того, как ей «заболели» чиновники, а полученные результаты могут служить ориентиром другим отраслям. Одним из главных пунктов критики национальной программы «Цифровая экономика», на реализацию которой планируется потратить 1,8 трлн руб. (такую сумму в конце 2018 г. назвал премьер-министр Дмитрий Медведев), стала явно недостаточная представленность в ней реального сектора экономики. Основная часть программы посвящена цифровизации госуправления, новым форматам предоставления госуслуг, а также формированию среды развития высокотехнологичных компаний, что едва ли можно назвать собственно экономикой. Вопрос, какими должны быть приоритеты цифровизации реального сектора, в первую очередь промышленности, во многом остался открытым – возможно, потому, что авторы программы сочли их делом конкретных предприятий. Такой подход отчасти напомнил предыдущий замах на национальную идею в области экономической политики – пресловутое импортозамещение. Оно было объявлено государственным приоритетом в момент обострения отношений с Западом в 2013-2014 гг., хотя сотни (если не тысячи) компаний и без этого на протяжении многих лет вполне успешно решали соответствующие задачи. Тема цифровой экономики вошла в моду после того, как ее в конце 2016 г. назвал в числе национальных приоритетов президент Владимир Путин в тексте послания Федеральному собранию. На волне пиар-накачки темы вновь сложилось ощущение, что цифровизация для российских компаний – это «образ будущего», хотя для многих отраслей ее внедрение давно стало вопросом конкурентоспособности. Хорошим образцом прикладного измерения цифровой экономики по-русски может служить нефтегазовая промышленность, на протяжении всей своей истории существующая в поле глобальной конкуренции. Об этом говорит большинство из полутора десятков экспертов, откликнувшихся на предложение «НиК» поучаствовать в дискуссии о достижениях и перспективах цифровизации в отечественном ТЭК.

Поставщики лучших практик

«Без цифровизации невозможно представить работу ни одной современной нефтяной компании, в которой постоянно принимаются ответственные решения на основе актуальной информации; цена ошибки может быть очень высока. Нефтяные и газовые компании всегда нацелены на внедрение современных ИТ-решений, которые быстро окупаются за счет снижения издержек, хотя зачастую цифровизация выполняется для устаревшего технологического оборудования и неоптимизированных бизнес-процессов», – констатирует Михаил Якушевич, бизнес-партнер по решениям в области ТЭК компании Orange Business Services Россия и СНГ. В качестве конкретных примеров он приводит ежедневные практики российских нефтяников: «Огромные массивы геолого-геофизической и промысловой информации передаются с самых удаленных месторождений в центры обработки данных, диспетчерские службы и головные офисы компаний, выполняется удаленный мониторинг бурения скважин, в реальном времени проводятся расчеты и корректировка режимов работы скважинного и наземного оборудования. Ведется постоянный информационный обмен между добывающими, транспортными, перерабатывающими и сбытовыми подразделениями ВИНК. Цифровые двойники, о которых в последнее время часто говорят, уже несколько десятков лет используются нефтяниками в виде геологических и гидродинамических моделей, моделей трубопроводов и т. п.». Нефтегазовый сектор – один из наиболее финансово обеспеченных в российской экономике, поэтому развитие технологий, включая цифровые, здесь происходит быстрее, чем в большинстве других отраслей, отмечает Дмитрий Санатов, советник вице-президента Центра стратегических разработок. Именно поэтому нефтегаз фактически не стал направлением господдержки в рамках планов по развитию «цифровой экономики». Однако, добавляет эксперт, разработчикам госпрограмм следует уделять внимание нефтегазовой отрасли, привлекая ее как поставщика лучших практик, внедренных и отработанных технологий, а также как системообразующей отрасли, цифровые платформы которой охватывают много отраслей экономики страны. Среди ведущих нефтегазовых компаний, успешно осваивающих «цифру», Санатов называет ЛУКОЙЛ и «Роснефть», которые реализуют интересные проекты в области цифровых двойников и индустриального интернета, привлекая как российских (например, платформа Tarantool Mail.ru), так и иностранных (платформа Predix GE) вендоров. Быстрее всех, по оценке эксперта, движется «Газпром нефть»: «Заслуга компании в том, что она за довольно короткие сроки вышла на реализацию проектов, значимых не только для нефтегазовой отрасли. Внедренные компанией решения – не только технологическая модернизация, но и, можно сказать, изменение бизнес-модели в отдельных направлениях деятельности. Компания больше года демонстрирует рынку успешную работу единого центра управления данными, в котором сводятся все источники данных о месторождении, а специалисты разных направлений могут эффективно согласовывать возникающие по ходу эксплуатации производственные вопросы. Такие проекты я видел 8-9 лет назад у ABB для Statoil Hydro, и очень приятно видеть их у наших компаний на таком же высоком уровне, как у иностранных». Ведущие компании отрасли занимались процессами цифровизации до появления соответствующей госпрограммы, соглашается Михаил Лапин, руководитель проектного департамента Bell Integrator. Так, «Газпром» создает ЕИП (Единое информационное пространство) и Корпоративное хранилище данных (ЦОД), «Газпром нефть» реализует проекты на основе технологии блокчейн (завершены проекты контроля заправки самолетов в аэропортах и логистики материально-технических ресурсов). «Роснефть» имеет в портфеле программы «Цифровая скважина», «Цифровая АЗС», «Цифровой завод». СИБУР успешно внедрил систему улучшенного управления технологическими процессами, Data Science (предиктивная аналитика), мобильный ТОиР (техническое обслуживание и ремонт). По словам директора по цифровым технологиям СИБУРа Алексея Агапкина, развитие цифровой химии в компании включает три технологических направления и три вида цифровых продуктов. Это передовая аналитика, решения для оптимизации процессов с помощью мобильных приложений, например ТОиР, и в области «индустрии 4.0» – технологии IoT (дополненная реальность). «Предиктивное обслуживание оборудования увеличивает производительность, повышает надежность объектов: в Тобольске на производстве полипропилена точность предсказания такой модели составляет 85%, – конкретизирует Агапкин. – Система визуализации зависимости экономики производства от технологического режима «Эконс» мотивирует вести режим максимально эффективно. В первый год работы с системой «СИБУР Кстово» получил эффект в размере 194 млн руб. Благодаря цифровизации процессов отказываемся от рутинной работы с бумажными документами: обязательные для работ на объектах повышенной опасности наряды-допуски теперь формируются в веб-приложении, обходы и ремонты оборудования благодаря приложению стали «мобильными». Разрабатываем собственную платформу для дополненной реальности. Иногда для ремонта сложного оборудования необходимо привлекать консультантов, в том числе из других стран. Чтобы привезти эксперта на площадку, нужно около трех дней, а AR-консультацию можно получить в течение нескольких часов (с учетом необходимых согласований). Промышленный интернет вещей – установили сотни датчиков на трубах теплофикационной воды на установке пиролиза «ЗапСибНефтехима», заменив регулярные обходы оборудования и «ручные» операции». Уровень цифровизации российских нефтегазовых компаний достаточно высок: процесс оцифровки данных начался в отрасли 10-15 лет назад, первые «умные месторождения» также созданы довольно давно, добавляет генеральный директор компании DIS Group Павел Лихницкий. В нефтегазовом секторе инициативы руководства страны не только мотивируют инициативы на местах, но и во многом базируются, опираются на них; цифровая трансформация в отрасли набирает обороты. Многие компании предпринимают шаги по созданию цифровых двойников месторождений («Роснефть», «Газпром нефть»), ведут пилотные проекты по использованию «цифрового зрения» дронов, динамического 3D-моделирования активов («Роснефть») и т. д. Давно и активно идет цифровизация в блоке розничных продаж нефтепродуктов, говорит Артем Скворцов, основатель сервиса Benzuber. Самый характерный пример – перевод розничными сетями традиционных АЗС в автоматические. Цифровизация в данном случае дает прямую экономию на операционных затратах АЗС, а клиентам гарантировано отсутствие эмоциональных выпадов со стороны персонала заправок. Следующим шагом стала разработка мобильных приложений наподобие Benzuber или АЗС.GO «Газпром нефти», дающих возможность оплаты топлива через смартфон. «Такие приложения, кроме автоматизации оплаты и отпуска топлива, позволяют более персонализированно относиться к клиенту, делать ему целевые предложения, в том числе и по сопутствующим товарам, более гибко проявлять заботу о нем, а не закидывать широковещательными маркетинговыми предложениями», – отмечает Скворцов.

Новый вектор импортозамещения

О существенных результатах в области цифровизации свидетельствует и большое количество российских разработок цифровых решений для нефтегазовой отрасли, решающих заодно и задачи технологического импортозамещения, наиболее сложные в рамках этой доктрины. В последнее время они носят все более системный характер. Один из характерных примеров – создание Центра проектирования и сопровождения бурения ИСК «ПетроИнжиниринг», осуществляющего дистанционный дополнительный контроль проводки ствола скважины. «При бурении горизонтально-направленных скважин в условиях аномальных значений давления и температур существенно повышается риск нештатных ситуаций. Ключевую роль приобретают цифровые системы удаленного мониторинга, потребность в которых еще 10 лет назад была невелика», – отмечает генеральный директор ИСК «ПетроИнжиниринг» Александр Герасименко. Недавно с помощью нового центра удалось предотвратить крупную аварию на месторождении. После того как система мониторинга зафиксировала рост показателей давления и веса буровой колонны из-за зашламования ствола скважины, информация была передана на объект заказчику, что позволило принять оперативные меры. «Мониторинг ЧС – это только первый шаг на пути использования цифровых систем. В ближайшем времени речь будет идти о комплексном контроле всех параметров процесса бурения, построении новых технологических моделей на основе анализа больших данных, использовании машинного обучения для повышения эффективности разработки сложных объектов и т. д.», – говорит Герасименко. Перспективы дальнейшей интеграции отрасли в «цифровую экономику» он связывает с объективными причинами. Ресурсная база, активно использовавшаяся в последние 7-10 лет, устарела, экономически невыгодна и требует замены, а процессы бурения скважин с каждым годом становятся все более технологически сложными и дорогими. Недавно научно-исследовательским и испытательным центром «Недра-тест» при содействии РГУ нефти и газа имени И. М. Губкина и «ИСК «ПетроИнжиниринг» разработан новый софт для реализации проектов бурения сложных скважин. По словам Герасименко, программа MarCS Engineer, аналоги которой до недавнего времени были только у иностранных нефтесервисных компаний, анализирует параметры бурового раствора, тем самым позволяя минимизировать загрязнение нефтяного пласта во время бурения и снизить риск аварии. В 2018 г. с помощью MarCS Engineer в Самарской области пробурена скважина с аномально низким пластовым давлением, в ЯНАО построены более 10 скважин с протяженностью хвостовика более 1000 м, в ХМАО пробурены скважины с интервалом горизонтального участка более 2000 м. Есть ряд образцов использования технологий Big Data отечественной разработки. Игорь Зельдец, директор по работе с корпоративными клиентами системного интегратора «КРОК», говорит, что только в последние годы многие предприятия стали находить для себя по-настоящему эффективные сценарии их применения. Предприятия добывающих отраслей всегда создавали много данных, а развитие цифровых технологий добавляет их в режиме онлайн, позволяя сразу же системно анализировать. Это дает совершенно другой бизнес-эффект, помогая более точечно влиять на производственные процессы. В 2016 г. крупнейший игрок отрасли из числа клиентов «КРОКа» смог повысить прибыль от реализации нефтепродуктов за счет оптимизации логистических затрат. «Разработанная нами система планирования поставок нефтепродуктов, основываясь на анализе всех внутренних и внешних рыночных факторов, в том числе и в режиме реального времени, предлагает оптимальный с точки зрения минимизации расходов маршрут, указывая рекомендуемый объем и вид транспорта (ж/д, нефтепровод, авто). Решение также позволяет продавать излишки и закупать сырье у других игроков рынка, обмениваться им без финансовых транзакций (SWAP-сделки), продавать часть сырья на бирже, учитывая требования законодательства», – отмечает Зельдец. В газовой отрасли примером импортозамещающих отечественных цифровых разработок могут служить первые отечественные магистральные радиорелейные станции для эксплуатации в суровых условиях Арктики и Крайнего Севера, разработанные в 2016 г. АО НПФ «Микран» по заказу «Газпрома» для газопровода «Сила Сибири». «Оборудование прошло все необходимые испытания и было выбрано в качестве основного решения связи в рамках проекта. До недавнего времени большая часть оборудования средств связи для обеспечения работы магистральных газопроводов была иностранного производства. Теперь оборудование для «Силы Сибири» разрабатывается и изготавливается российскими производителями», – отмечает руководитель отдела маркетинговых коммуникаций «Микрана» Мария Липовка.

Туман цифрового будущего

Все сказанное логично подводит к вопросу, будет ли реальный опыт цифровизации в нефтегазовой промышленности востребован разработчиками национальной программы «цифровой экономики». По этому поводу высказываются разные мнения. Несмотря на то, что мероприятия, связанные непосредственно с цифровизацией нефтегазовой отрасли, в программе не представлены, она предполагает цифровую трансформацию ключевых отраслей, к которым относится и ТЭК, отмечает руководитель департамента развития отраслевой экспертизы ГК Softline Светлана Савельева. По ее словам, принятие программы уже послужило одним из главных драйверов появления должности директора по цифровым технологиям (Chief Digital Officer, CDO) в российских госкорпорациях; среди компаний, участвующих в пилотном проекте по созданию «цифровых» дирекций, есть и представители ТЭК – «Газпром нефть» и «Зарубежнефть». «Цифровая экономика Российской Федерации» не является закрытым документом. Она постоянно дорабатывается и обновляется. В частности, в документ планируется включить такие федеральные проекты, как «Цифровое здравоохранение», «Цифровой транспорт и логистика», «Умный город», «Цифровое сельское хозяйство» и «Цифровое строительство». Не исключено, что программа будет дополняться другими отраслевыми направлениями, такими как ТЭК и промышленность», – предполагает Савельева. Для начала хорошо бы понимать, что вообще есть цифровая экономика, уточняет генеральный директор компании «ИнфоТЭК-КОНСАЛТ» доктор экономических наук Тамара Канделаки. «Мне не нравится слово цифровизация, – поясняет она скептическое отношение к теме. – Автоматизацией производственных и управленческих процессов занимались и в советское время все без исключения предприятия, Миннефтепром, Мингазпром и Миннефтехимпром СССР, а в Губкинском институте была соответствующая кафедра, которая и готовила специалистов. Аналогичные кафедры были во всех технических вузах. Компьютеры, конечно, были другие. Управленческих систем, правда, не было – они появились уже позже, а сейчас используются практически на всех предприятиях (например, 1С). Есть специальные программы, которых множество, существуют и применяются модели нефтепереработки, которые отлично имитируют производственный процесс и применяются, например, в «Газпром нефти». Возвращаясь к искомой дефиниции «цифровой экономики», Канделаки приводит две формулировки Экспертного совета при правительстве РФ: либо «следующая фаза развития традиционных отраслей на основе интернета и цифровых технологий», либо «экономика исключительно цифровых объектов». При этом очень большие деньги, запланированные в рамках госпрограммы, должны быть потрачены до 2024 г. «Опубликованная смета затрат составлена так, что даже методом дедукции невозможно угадать, на каком варианте определения остановились принимающие решения, – комментирует эксперт. – На самом деле это неважно, так как создаваемая цифровая отрасль в любом случае пополнит собой сферу услуг (или сервисных компаний), экономика которых создается за счет оплаты оказываемых ею услуг заказчикам других отраслей, в том числе предприятиям нефтегазовой отрасли. Для окупаемости и поддержания создаваемой весьма дорогостоящей инфраструктуры нужно предложить отраслям услугу, за которую они будут готовы платить. Или обязать их покупать услугу, но это не путь рыночной экономики. Компаниям стоит предусмотреть в бюджетах затраты на цифровизацию, которые, по всей видимости, будут значительными». Чтобы подготовить обоснованные предложения в разрезе видов деятельности предприятий и организаций, разработчикам придется потрудиться, причем с участием профильных специалистов, полагает Канделаки. Это связано в том числе с тем, что после перехода статистики учета видов деятельности на рубрикатор ОКВЭД вместо старого, еще советского образца рубрикатора ОКОНХ учета по отраслям, включая нефтегазовую, фактически не осталось, а это только усугубляет проблему прогнозирования. «Уверена, что главной проблемой промышленности (да и страны) является незнание будущего, в том числе регуляторами, – говорит Канделаки. – Предсказывать очень трудно по главной причине – серьезнейшие проблемы с данными. Погрешность учета может достигать 50%, оперативность оставляет желать лучшего и так далее. Все это имеет место и на уровне России, и на уровне мира, где данные, публикуемые весьма авторитетными источниками, в действительности представляют собой оценки, и, чтобы разобраться в этой каше, приходится вживаться в образ Шерлока Холмса. Чтобы от цифровизации случилась польза, следует наладить учет и повысить оперативность. Для этого нужны прежде всего квалифицированные люди, обладающие не только интеллектом, но и опытом. Нужны методики и терминологические словники. Причем методологическая работа людьми должна вестись на постоянной основе». Николай Проценко Источник: https://oilcapital.ru/article/general/05-02-2019/ochen-naglyadnaya-tsifra

Рекомендуем также

Comnews: Минпромторг и Росстандарт закрепили план стандартизации НТИ

29 января 2019
Comnews, 29.01.2019

Минпромторг и Росстандарт закрепили план стандартизации НТИ

Минпромторг и Росстандарт утвердили план стандартизации Национальной технологической инициативы (НТИ). Документ предусматривает разработку более 70 стандартов до 2025 г. в областях интернета вещей (IoT), промышленного интернета вещей (IIoT), больших данных (big data), искусственного интеллекта (AI), киберфизических систем и умного производства. Эксперты полагают, что формируемые стандарты будут отставать от развития технологий. Минпромторг и Росстандарт утвердили Перспективный план стандартизации в области передовых производственных технологий на 2018-2025 гг. Его предложила рабочая группа по совершенствованию законодательства и устранению административных барьеров Национальной технологической инициативы “Технет” совместно с техническим комитетом “Кибер-физические системы”. План предусматривает разработку свыше 70 нормативно-технических документов, регулирующих сквозные технологии цифровой промышленности. Среди них 32 стандарта в области IoT, умного производства – 19, AI – девять, big data – восемь и киберфизических систем – четыре. Как подчеркнул генеральный директор Российской венчурной компании (РВК) Александр Повалко, одним из базовых принципов НТИ стало развитие рынков, которые еще не зарегулированы инструментами стандартизации. “План разработан таким образом, чтобы не допустить отставания России по критически важным технологическим направлениям и обеспечить первенство в создании инженерных “правил игры”, – пояснил он. В прошлом году РВК через комитет “Кибер-физические системы” уже взялась за разработку более 30 национальных стандартов. Глава РВК отметил, что один из них – стандарт интернета вещей NB-Fi будет утвержден в ближайшее время. Напомним, что Техкомитет представил проект международного стандарта в области промышленного интернета вещей (IIoT) в июле 2018 г. (см. новость ComNews от 5 июля 2018 г.). Позднее его одобрили эксперты для дальнейшей разработки (см. новость ComNews от 30 октября 2018 г.). Руководитель программ РВК, председатель технического комитета “Кибер-физические системы” Никита Уткин полагает, что для того, чтобы решения и продукты отечественных компаний имели достаточный экспортный потенциал, нужно, чтобы они могли войти в существующую международную инженерно-технологическую экосистему. “Стандартизация, с одной стороны, раздвигает границы НТИ и дает возможность выйти на формирующиеся рынки, а также закрепиться на них, а с другой – национальная и международная стандартизация становится обязательным условием того, чтобы решения были в целом допущены и востребованы на этих рынках”, – поясняет он. Со своей стороны, Минпромторг рассчитывает на активное вовлечение отечественных компаний в процесс разработки и продвижения стандартов. “Минпромторг всегда отмечал крайнюю важность своевременной разработки национальных и международных стандартов и учета в них интересов российских игроков. Перспективный план стандартизации НТИ является первым системным и упорядоченным документом в сфере нормативно-технического регулирования высоких технологий”, – отметил заместитель министра промышленности и торговли России Алексей Беспрозванных, курирующий вопросы стандартизации со стороны ведомства.

Есть риск, что стандарты будут не успевать за развитием технологий

Комментируя событие, исполнительный директор отраслевого союза “Нейронет” Александр Семенов отметил, что этот план будет способствовать развитию целого ряда проектов. Инфраструктурный центр “Нейронет” планирует принять участие в разработке стандартов. Объединение нацелено в первую очередь на развитие стандартизации и нормотворчества в области информационных технологий и искусственного интеллекта по направлению медицинской техники и безопасности на дороге. Бизнес-консультант направления Big Data компании DIS Group Петр Борисов поддержал инициативу. “Наличие общих базовых и основополагающих стандартов – при условии, что им следует большая часть рынка – позволяет существенно снижать риски и объем необходимых инвестиций как со стороны поставщиков технологий, так и со стороны заказчиков”, – сказал он. В то же время Петр Борисов порекомендовал не переоценивать роль такого понятия, как эталонная архитектура. “По нашему опыту, архитектура в первую очередь должна зависеть от бизнес-требований заказчика. Она может очень сильно отличаться от кейса к кейсу, – пояснил специалист DIS Group. – При этом архитектура, построенная под конкретного заказчика, под его требования и его специфику, будет всегда лучше, чем универсальная. Последняя может не учитывать отдельные специфические моменты, которые могут оказаться важными в отдельном случае”. Глава представительства Avast в России и СНГ Алексей Федоров предупредил о рисках, которые нужно учитывать при внедрении стандартов в области интернета вещей. “Рынок подключенных устройств растет в геометрической прогрессии, но производители не успевают или не хотят обеспечить полноценную защиту их пользователей, – сетует он. – Зачастую производители экономят на безопасности: например, в некоторых гаджетах не предусмотрено обновление прошивки или изменение настроек авторизации”. Эксперт Avast делает упор на то, что отраслевые стандарты в области интернета вещей должны предусматривать базовую защиту данных пользователей. В качестве подспорья для разработки отечественных стандартов Алексей Федоров приводит следующие документы: Калифорнийский законопроект SB-327 и свод правил по IoT-безопасности от Министерства по делам цифровых технологий Великобритании (первые законопроекты, нацеленные на безопасность IoT-устройств). Председатель совета директоров 3i Technologies Алексей Любимов полагает, что принятие стандартов станет ориентиром для разработчиков, которые сейчас смотрят преимущественно на мировой опыт и инициативы глобальных игроков. Однако он прогнозирует, что в ближайшей перспективе на участниках рынка разработка стандартов никак не отразится. К тому же, считает представитель 3i Technologies, скорее всего, первые стандарты будут сформулированы в общем виде. “Темпы цифровизации экономики слишком высоки, чтобы можно было зафиксировать технические требования к созданию искусственного интеллекта или систем обработки больших данных, – объясняет Алексей Любимов. – У нас накопилась значительная экспертиза в области обработки больших и сверхбольших массивов информации и речевых технологий, однако предложений принять участие в разработке национальных стандартов мы не получали”. Исполнительный директор Ассоциации разработчиков и производителей электроники (АРПЭ) Иван Покровский заметил, что стандартизация является мощнейшим инструментом влияния в промышленности, особенно в области информационных технологий. “Современным миром владеет не тот, кто обладает информацией, а тот, кто контролирует процесс стандартизации, – отмечает эксперт. – Поэтому очень важно, чтобы среди первых были приняты стандарты, которые определяют подходы к обеспечению информационной безопасности, функциональной и санкционной устойчивости решений”. Однако Ивана Покровского в представленном плане насторожило использование патентованных решений зарубежных вендоров. “Например, предполагается сделать национальным стандартом технологию LoRa. Тогда все соответствующие этому стандарту решения будут опираться на использование микросхем американской компании Semtech, которая контролирует ключевые патенты. Такая стандартизация плохо соответствует национальным интересам, и с точки зрения безопасности инфраструктуры, и с точки зрения стимулирования российских разработок. Скорее это ведет к закреплению технологической колонизации”, – говорит эксперт. Он посоветовал формулировать стандарты без привязки к частным решениям. “Хорошим признаком является возможность определения стандартов без использования названий зарубежных патентованных технологий”, – добавил Иван Покровский.

Кто выступил инициатором НТИ

Технический комитет 194 “Кибер-физические системы” появился на базе РВК в 2017 г. Он выступает как платформа для развития цифровой экономики и Национальной технологической инициативы за счет разработки стандартов для новых перспективных рынков. Комитет объединяет ведущие научные и общественные организации, технологические компании, некоммерческие организации разработчиков оборудования и программного обеспечения. Среди его участников – ПАО “Газпром нефть”, ПАО “Ростелеком”, АО “Ангстрем-Т”, НП “Руссофт”, МГТУ им. Н.Э. Баумана, НИУ ВШЭ, МГУ им. М.В.Ломоносова и др. Рабочая группа НТИ “Технет” появилась в феврале 2017 г. для выполнения плана мероприятий Национальной технологической инициативы по развитию кросс-рыночного/кросс-отраслевого направления “Передовые производственные технологии” (ППТ). Направление “Технет” посвящено развитию и применению одного из самых важных классов “сквозных технологий”. К передовым производственным технологиям в соответствии с концепцией НТИ относятся цифровое проектирование и моделирование, включая суперкомпьютерный инжиниринг, новые материалы, в первую очередь композиционные материалы, метаматериалы, металлопорошки, аддитивные и гибридные технологии, гибкие производственные ячейки/робототехнические комплексы, всевозможные датчики, промышленный интернет, большие данные, технологии виртуальной и дополненной реальности, экспертные системы и искусственный интеллект. В рабочую группу входят представители Минпромторга, РВК, фонда “Сколково”, АО “Наука и инновации” (входит в ГК “Росатом”), АО “Объединенная судостроительная корпорация” и др. Источник: https://www.comnews.ru/content/117329/2019-01-29/minpromtorg-i-rosstandart-zakrepili-plan-standartizacii-nti

Рекомендуем также

Comnews: ИБ не хватает людей, финансов и планирования

28 января 2019
Comnews, 28.01.2019

ИБ не хватает людей, финансов и планирования

Юлия Мельникова В большинстве российских компаний наблюдается нехватка специалистов по информационной безопасности (ИБ), недофинансирование ИБ, а также отсутствие четких планов по развитию ИБ в долгосрочной и среднесрочной перспективе. К таким выводам пришли специалисты аналитического центра Anti-Malware по итогам исследования отечественного рынка информационной безопасности. В исследовании в Anti-Malware опирались на опрос компаний из таких отраслей, как ИТ и телекоммуникации, машиностроение, финансы, банки, страхование, наука и образование, и других секторов экономики. По данным исследования в большинстве российских компаний нет системной работы по обеспечению информационной безопасности и чувствуется нехватка штатных ИБ-специалистов. Аналитики Anti-Malware.ru отмечают, что 63% опрошенных выделяют на информационную безопасность менее 500 тыс. руб. в год. “Только 12% компаний располагают бюджетом более 10 млн руб., и всего 6% компаний тратят на кибербезопасность более 50 млн руб. в год. Это сказывается на приоритетах развития ИБ в организациях. Лишь около 48% компаний четко определяют планы развития – такие результаты хорошо соотносятся со статистикой численности служб ИБ и их бюджетами. В половине российских компаний выделенных специалистов и имеющихся средств хватает только на операционную деятельность, не предполагающую среднесрочное и долгосрочное планирование”, – приводят данные в Anti-Malware. Еще один тренд, выявленный по результатам исследования, – нехватка ИБ-специалистов. В большинстве компаний (54%) над кибербезопасностью работает от одного до пяти человек, 27% организаций малого и среднего бизнеса не имеют выделенных ИБ-специалистов, в 8% крупных компаний (от 500 сотрудников и выше) отдел ИБ составляет более 20 человек, в 11% компаний – от 6 до 20 специалистов. “Нехватка квалифицированных кадров в области кибербезопасности и дефицит экспертизы – отчетливая тенденция на рынке ИБ, с которой нам часто приходится сталкиваться. Особенно это касается регионов, где нехватка знаний в области кибербезопасности приводит к существенному отставанию специалистов от глобального развития киберугроз. Очень важно создавать условия для получения образования и дополнительного профобучения в этой сфере”, – комментирует результаты отчета генеральный директор компании Attack Killer Рустэм Хайретдинов. Несмотря на нехватку ИБ-специалистов, что приводит к развитию аутсорсинга в этой сфере, лишь 20% опрошенных компаний используют аутсорсинг, 67% вообще не прибегают к аутсорсингу каких-либо услуг ИБ. “По результатам исследования виден масштаб недофинансирования ИБ в российских компаниях. У большинства из них бюджета хватает на минимальную, зачастую формальную, базовую защиту, которая на деле оказывается неэффективной против современных атак. В таких условиях объявленный государством курс на ускоренную цифровизацию экономики неминуемо создает серьезные дополнительные риски, которые необходимо учитывать уже сейчас”, – комментирует генеральный директор Anti-Malware Илья Шабанов. Аналитики, исследуя рынок ИБ, пришли к выводу, что происходит слияние ролей ИБ и ИТ. Как следует из опроса, примерно в четверти случаев решение о закупке необходимых средств защиты принимают руководители направлений ИБ или лично директор по ИБ, почти в трети случаев к решению привлекаются коллеги из ИТ. Причем значительно чаще директора по ИБ оставляют под своим контролем вопросы закупки DLP-систем, WAF и средств анализа защищенности. ИТ-департамент привлекается к принятию решений о покупке средств защиты сетевого периметра и от DDoS-атак. “В российском бизнесе идет процесс конвергенции функций ИБ- и ИТ-служб, ведь большинство инструментов ИБ перестают быть “навесными” и начинают интегрироваться в инфраструктуру. Идентичными оказываются решаемые задачи – помощь в достижении бизнес-целей и обеспечение работоспособности инфраструктуры. Оптимальный путь для ИБ-служб – стать подразделениями, способными обосновывать инвестиции в развитие отрасли: для этого нужно уходить исключительно от пассивных выполнений требований регуляторов и контроля защищенности инфраструктуры к аналитике, предупреждению нарушений, расследованию инцидентов совместно с другими департаментами”, – отметил Рустэм Хайретдинов. Специалист по информационной безопасности компании Group-IB Сергей Золотухин, комментируя результаты исследования, отметил, что было бы ошибкой считать, что системная работа по ИБ в компаниях не ведется. “В государственных компаниях подход к защите информации исторически носит сиcтемный характер, опирающийся на нормативно-правовую базу, согласованный регуляторами и обеспеченный внутренними регламентами и процедурами. В крупных коммерческих организациях также существуют внутренние структуры – департаменты, управления, отделы, в задачи которых входит обеспечение безопасности – от выработки стратегии до реализации защиты информации на практике. Что это, как не системная работа? Однако эффективность такой работы крайне низкая – именно поэтому мы наблюдаем непрекращающийся рост успешных атак. К сожалению, принципы, на которых строится системная работа, в современном мире уже устарели. Требуется изменение парадигмы мышления, для того чтобы информационная безопасность перестала быть ненужным “прицепом” к динамичному “спорткару” – бизнесу и отвечала насущным требованиям бизнеса, как тормозная система, которая позволяет максимально быстро и безопасно двигаться по сложным трассам” – говорит Сергей Золотухин. Говоря об отсутствии системной работы компаний с направлением ИБ, руководитель отдела аналитики Positive Technologies Евгений Гнедин отметил, что рынок информационной безопасности в России показывает рост. “По данным компании, рост рынка ИБ в России в 2018 г. составил 10% по сравнению с 2017 г. И при этом общее количество инцидентов, происходящих в мире, и в России в частности, также год от года растет: они приобретают все большую массовость и все чаще оборачиваются крупномасштабными эпидемиями, ущерб от которых также становится все ощутимее (от нарушения работы отдельных сервисов до полной остановки бизнес-процессов со всеми вытекающими последствиями). Получается, что, с одной стороны, среднестатистическая организация все больше сил и средств вкладывает в свою информационную безопасность, а с другой – ситуация лучше не становится”, – говорит он. В 2017 г. эксперты Positive Technologies опросили представителей 170 российских компаний – руководителей ИТ- и ИБ-подразделений, директоров. Организации, принявшие участие в исследовании, различны по сфере экономики, количеству сотрудников и офисов. Анализ показал, что бюджет, выделяемый на обеспечение ИБ некоторыми госкомпаниями, достигает 800 млн руб. в год, в то время как, например, образовательные учреждения ограничены существенно меньшими суммами. “К сожалению, комплексный подход к защите от киберугроз мы увидели только в финансовых учреждениях. Риск-ориентированный подход к решению задач информационной безопасности используется в компаниях редко и не в полном объеме. О страховании рисков кибератак большинство российских компаний либо не слышали, либо только начинают задумываться, за исключением банковской сферы, где страхование в принципе широко распространено. Хотя на Западе страхование является стандартным способом обработки рисков в тех ситуациях, когда компания не в силах принять меры для их снижения и не имеет возможности отказаться от деятельности, связанной с ними”, – сказал Евгений Гнедин. Заместитель технического директора DIS Group Василий Хасанов не вполне согласен с теми проблемами, которые были вычленены в ходе исследования. “Не могу сказать, что наблюдаю отсутствие системной работы, нехватку специалистов или дефицит экспертизы. По крайней мере, в банковской сфере и области телекома. Там проблемы информационной безопасности решаются достаточно эффективно”, – добавил он. Сергей Золотухин совершенно согласен с тем, что чувствуется нехватка штатных ИБ-специалистов. “Причем ситуация очень интересная. С одной стороны, все больше и больше вузов выпускают специалистов по информационной безопасности, с другой – специалистов не хватает. Причина такого положения – отрыв теоретических знаний, которые дают в вузах, от реальной практики. К сожалению, техники и тактики злоумышленников развиваются гораздо быстрее, чем академические программы, и вузы не успевают выпускать специалистов, готовых с институтской скамьи сразу вступить в бой. Для преодоления такой ситуации в нашей компании, например, построена система привлечения студентов старших курсов. После двух-трех лет практической работы на рынке появляется высококлассный специалист, способный решать практические задачи. Очень многие специалисты в нашей компании начали работу здесь со студенческой скамьи”, – рассказал Сергей Золотухин. Говоря о влиянии дефицита кадров на развитие аутсорсинга, он говорит, что организации вынуждены решать задачи через аутсорсинг в условиях, когда существует определенный дефицит специалистов, способных противодействовать современным киберугрозам. “Я бы предложил рассматривать аутсорсинг шире, чем просто привлечение ресурсов для решения определенных задач. Я бы говорил об аутсорсинге компетенций – это не всегда передача ресурсов, очень часто это передача знаний и опыта. Это направление активно развивалось в 2018 г. и остается приоритетным для нас и в 2019 г. Построение SOC в рамках реализации требований к защите критической инфраструктуры – отличный пример, когда мы передаем уникальную экспертизу всей компании, а не просто продаем человеко-часы работников Group-IB”, – отметил Сергей Золотухин. Евгений Гнедин говорит о том, что эксперты по ИБ – уникальный и “штучный товар”. “Мы в буквальном смысле слова собираем их по крупицам: поддерживаем специализированные мероприятия – типа хакатонов или конференции PyCon, – организуем свои. Обучаем сами: проводим стажировки, поддерживаем большую программу Positive Education, которая объединяет несколько десятков вузов – предоставляем им стенды виртуальных инфраструктур, программные продукты, проводим мастер-классы, разрабатываем практикумы”, – поделился он, рассуждая о нехватке специалистов на рынке ИБ. Рассуждая о недофинансировании ИБ в российских компаниях, Евгений Гнедин рассказал, что в 2018 г. Positive Technologies проводил анализ региональных компаний, который показал, что в большинстве организаций бюджет на информационную безопасность довольно низкий. “Так, бюджет организаций сферы образования, принявших участие в опросе, в 2018 г. не превышал 5 млн руб. Среди участников опроса солидные суммы – более 50 млн руб. – готовы тратить на ИБ только несколько финансовых и государственных организаций. В то же время доля финансовых и государственных организаций с крайне низким бюджетом на ИБ – не более 0,5 млн руб. – достигает 14% и 20% соответственно”, – сказал он. Сергей Золотухин подтвердил, что с финансированием ситуация очень тяжелая. “Отсутствие знаний о том, как действуют современные хакеры, приводит к тому, что недооцениваются риски ИБ. Недооценка рисков приводит к недофинансированию и, что хуже, к неэффективным тратам денег на средства, которые в современном мире потеряли эффективность. Усугубляет ситуацию чувство ложной защищенности: когда деньги потрачены на бесполезные устаревшие средства защиты, а атаки продолжаются, возникает вопрос целесообразности дальнейшего финансирования”, – констатирует он. Комментируя то, что не во всех компаниях есть службы ИБ, Евгений Гнедин отметил, что по данным Positive Technologies, подразделение, отвечающее непосредственно за информационную безопасность, существует лишь в 44% компаний-респондентов, в остальных организациях необходимые функции выполняются специалистами ИТ-отдела. Василий Хасанов не видит тенденции к слиянию ролей ИБ и ИТ: “Скорее появляются задачи, которые оказываются на стыке этих отделов. Информационная безопасность традиционно сконцентрирована на защите периметра и меньше внимания уделяет происходящему внутри него. Но сейчас данные становятся одним из ключевых активов организации. В современных условиях важно, с одной стороны, обеспечить максимальную доступность данных для сотрудников. Без этого невозможно эффективно вести бизнес. С другой стороны, важно обеспечить при этом должный уровень конфиденциальности и безопасности. Эта задача может оказаться новой для подразделений ИБ. Как раз задачи правильного выстраивания политик управления данными могут оказаться на стыке сразу нескольких отделов. А именно – ИБ, ИТ, подразделений, ответственных за Data Governance, Compliance и риски”. Евгений Гнедин, комментируя отсутствие четких планов по развитию ИБ в компаниях на среднесрочном и долгосрочном уровне сказал, что каждый пятый участник опроса Positive Technologies в регионах РФ отмечал, что отдельная статья расходов на обеспечение кибербезопасности не предусмотрена: средства на эти нужды выделяются из состава бюджета на информационные технологии. “Интересно, что в 20% таких организаций доля бюджета ИБ выше среднего показателя. Представители этих компаний отметили, что на 2018 г. была запланирована замена устаревших технических средств обеспечения ИБ современными решениями”, – добавил он. Сергей Золотухин отметил, что планирование существует отчасти. “В частности, на основе постоянно обновляемых регуляторами требований к защитным средствам. Но это краткосрочное планирование, игра по ситуации, без четкого плана. Проблема в реализации среднесрочного и долгосрочного планирования – отсутствие знаний о том, как атакуют современные киберпреступники, и знаний о современных технологиях, которые позволяют защитить от самых новых атак. Парадоксально, но такие средства существуют и разрабатываются, в том числе российскими компаниями, а многие организации по старинке уповают на антивирус и “лучшие практики” 10-летней давности. Информированность рынка о новых технологиях, позволяющих прогнозировать атаки и активно им противодействовать – вот что позволит выстроить эффективную систему среднесрочного и долгосрочного планирования”, – считает он. По статистике “Лаборатории Касперского”, которую она собрала в результате исследования весной 2018 г., каждая крупная компания в России за прошедший год столкнулась с хотя бы одним инцидентом информационной безопасности. “В топ-5 причин, по которым происходили инциденты, входят недостаток знаний и недобросовестность сотрудников в области ИБ. Так, 33% опрошенных компаний столкнулись с ненадлежащим использованием ИТ-ресурсов сотрудниками, которое привело к ИБ-инцидентам: в 30% организаций сотрудники теряли мобильные устройства или съемные носители, содержащие корпоративную информацию. “Что касается малого бизнеса, то исследование “Лаборатории Касперского” показало, что российский малый бизнес по-прежнему уязвим к киберугрозам, ведь практически треть – 30% – его представителей доверяют решение вопросов информационной безопасности сотрудникам, не имеющим опыта в этой области”, – сказала корреспонденту ComNews руководитель управления корпоративных продаж “Лаборатории Касперского” Евгения Наумова. Источник: https://www.comnews.ru/content/117306/2019-01-28/ib-ne-hvataet-lyudey-finansov-i-planirovaniya

Рекомендуем также

«Вприоритете»: ЭНЕРГЕТИКА РОССИИ В ЭПОХУ DATA 3.0

24 января 2019
Деловой журнал “ВПриоритете”, 26.12. 2018

ЭНЕРГЕТИКА РОССИИ В ЭПОХУ DATA 3.0

Big Data (большие данные)уже давно у всех на слуху. Сегодня сложно найти отрасль промышленности, для которой проблематика больших данных была бы неактуальной. Умение оперировать большими объемами информации, анализировать взаимосвязи между ними и принимать взвешенные решения несет потенциал для компаний из различных вертикалей для увеличения показателей доходности и прибыльности, повышения эффективности. Разобраться в базовых потребностях энергетических компаний, возможностях использования Big Data, перспективах применения и к чему может привести масштабная цифровая трансформация помог Александр Тарасов, управляющий партнёр DIS Group. Александр, расскажите более подробно о Big Data Специалисты выделяют 3 этапа использования данных в бизнесе: этапы Data 1.0, Data 2.0 и Data 3.0. Первый этап – использование данных для работы отдельных приложений. Второй – данные используются для поддержки бизнес-процессов всего предприятия. В первые два этапа в энергетической отрасли происходил перевод финансово-хозяйственной деятельности компаний в цифровую форму, внедрение новых информационных систем. Среди таких систем – АСКУЭ (автоматизированная система контроля и учёта электроэнергии), MES-системы (решают задачи оперативного планирования и управления производством), ERP, ECM/СЭД (системы электронного документооборота), системы стратегического планирования и бизнес-планирования, BPM (управление бизнес-процессами), Business Intelligence. Развитие российских энергетических компаний в эпоху Data 1.0 и Data 2.0 позволило им достигнуть уровня автоматизации, сопоставимого с зарубежными предприятиями. Сейчас, в эпоху Data 3.0 компании уже накопили достаточное количество данных для полноценной цифровой трансформации. Цифровая трансформация – изменение формы бизнеса в условиях цифровой реальности на основе данных. Она сопровождается возникновением новых бизнес-процессов, организационной структуру, положений, регламентов, ответственности за данные, ролевых моделей. Основная цель цифровой трансформации для энергетических компаний – создание цифровых двойников активов и предприятия в целом. Какую роль играет цифровой двойник? Цифровой двойник – система взаимосвязанных данных, описывающие все аспекты реального актива. Компании собирают данные с датчиков на своих технологических и ресурсных активах. Собираются технические характеристики актива, параметры технологических цепочек, в которые он включён, данные о фактическом состоянии. После этого специальные инструменты интегрируют данные, очищают, каталогизируют, выявляют их «жизненный цикл» (из какого источника они пришли, кто их использовал), связывают технические данные с бизнес-глоссарием. К этой информации добавляется дополнительная информация (например, данные геологоразведки). Такие цифровые двойники используются для предиктивной аналитики (например, предсказание утечки газа, поломки оборудования) и выявления инсайтов (полезные для бизнеса закономерности в данных). Шаги по разработке цифровых двойников активов (АЭС, подстанций, месторождений) предпринимают многие крупные игроки рынка: «Роснефть», «Газпромнефть», Росатом, «Россети». Почему без двойника не обойтись? Сейчас в энергетической отрасли не так много путей оптимизации в условиях регулируемого рынка. Найти что-то новое тяжело. В большей степени технологические цепочки, цепочки поставок, цены и рынки сбыта уже сложись. Найти скрытый резерв поможет предиктивная аналитика и инсайты на основе Big Data. Цифровой двойник связывает данные о модели и спецификации оборудования с данными об условиях эксплуатации, квалификации тех, кто его ремонтирует, частотой поломок и другое. А это помогает получать множество интересных инсайтов. Можно понять, в каких условиях оборудование нужно заменять чаще всего, какой поставщик поставляет более надёжные комплектующие, какой сотрудник ремонтирует оборудование лучше всего. Это помогает выявить скрытые резервы оптимизации от HR и финансовой отчётности, до работы оборудования и поиска новых рынков сбыта. Также это может помочь эффективно распределять уже произведённую энергию. А это очень актуально для развития новых, возобновляемых источников энергии, где производство может быть нерегулярным. Предположим, у нас есть два трансформатора. Один стоит в поле, а другой – в цеху. Условия (температура, влажность), в которых функционирует каждый из них значительно различаются. Кроме того, у них могут быть разные режимы нагрузок. Классическая система ремонта подразумевает, что ремонтировать каждый из них нужно с одинаковой регулярностью. Мы сможем перейти к ремонту по фактическому состоянию, но не на основе экспертного мнения, как раньше, а на основе объективных данных. Это снизит стоимость владения производственным активом. При этом повысит показатели надёжности, безаварийности, смертности на производстве. Какие технологии нужны? Big Data – это данные, которые собираются в очень больших объёмах на высоких скоростях и в разных форматах. Работа с ними требует целого ряда новых технологий. Например, традиционного хранилища может быть недостаточно, необходимо будет использовать кластер Hadoop, его экосистему (в частности, Kafka и Cassandra для потоковых данных). Также новые возможности больших данных помогут открыть системы Operational Intelligence – системы мониторинга операций в реальном времени. Они позволят в реальном времени реагировать на изменения в работе оборудования. Для больших данных инструменты стратегического управления данными (Data Governance) начинают играть ключевое значение. Среди них – инструменты для интеграции, каталогизации, защиты данных, обеспечения качества данных и управления мастер-данными. Они также должны быть способны работать с кластером Hadoop. Как управлять цифровым двойником? Управление цифровым двойников – цикличный процесс, постоянно действующая корпоративная функция. Оптимально для неё использовать цикл Деминга – PDCA (англ. «Plan-Do-Check-Act»). Это циклически повторяющийся процесс принятия решения, который подразумевает повторение планирования – действия – проверки – корректировки. В цифровом двойнике мы ищем возможности оптимизации, на их основе планируем и проводим действия по оптимизации работы в реальном мире. При внесении изменений в реальный актив, меняется и его цифровой двойник. Мы собираем данные об этих изменениях, проверяем, анализируем произошедшие изменения и вносим корректировки. Александр, к чему, на Ваш взгляд, приведёт цифровая трансформация? Уровень зрелости российских энергетических компаний очень высок. Они не уступают зарубежным аналогам. Не за горами времена, когда в Россию будут приезжать для того, чтобы перенять наш передовой опыт цифровой трансформации. На конечную стоимость энергии для конечного потребителя цифровая трансформация не повлияет. Стоимость тех инструментов и корпоративных образований, которые требуются для неё, не сопоставимы с другими инвестиционными проектам сектора (например, инфраструктурными). На рынок труда цифровая трансформация в секторе повлияет позитивно. Компании будут нанимать квалифицированных специалистов для работы с данными. Из обязанностей многих сотрудников уйдут монотонные, неинтересные задачи, с выполнением которых справятся технологии. Источник: http://vprioritete.company/energetika-rossii-v-epoxu-data-3-0/

Рекомендуем также

Retailer.ru: Как умные колонки изменят розничную торговлю?

30 ноября 2018
Retailer.ru, 30.06.2018 2022 году продажи умных колонок вырастут в 6 раз – прогнозируют аналитики. Скоро интеллектуальные динамики из квартир перейдут в магазины и торговые центры в качестве продавцов. Изучаем, как подобные устройства меняют ритейл, и что ожидать с появлением русскоязычной колонки от «Яндекса». Умная колонка (smart speaker) — динамик со встроенным микрофоном, подключенным к интернету компьютером и виртуальным голосовым ассистентом на базе искусственного интеллекта. Устройство управляется голосовыми командами владельца и может давать информацию о погоде, пробках, событиях и мероприятиях, а также делать заказы в магазинах, ресторанах и кафе. Еще одна функция интеллектуальных динамиков – управление другими устройствами умного дома: начиная от холодильников и телевизоров и заканчивая дверными замками. Первый подобный девайс представил американский онлайн-гигант Amazon. Продажи устройства под названием Amazon Echo с голосовым ассистентом Alexa начались летом 2015 года. Сначала приобрести его могли лишь члены программы Amazon Prime, но вскоре покупка стала доступна всем желающим на территории США, а затем и Европы. Менее чем спустя год свой смарт-динамик Google Home презентовала корпорация Google. Сейчас, помимо Google Home, покупатели могут приобрести миниатюрную версию Google Home Mini, размером с шайбу. В настоящий момент Google Home и Amazon Echo являются лидерами продаж. По данныманалитического агентства Canalys, в первом квартале 2018 года Google поставил ритейлерам 3,2 миллиона своих устройств, Amazon – 2,5 миллиона.
Всего за год продажи колонок Google выросли на 483%, а доля рынка – до 36,2%. Доля рынка у Amazon по итогам первых трех месяцев 2018 года составила 27,7%.
С 2017 года на рынок стали активно выводить свои гаджеты и другие компании. Apple представила устройство HomePod, Lenovo – Smart Assistant. К гонке технологий присоединились и китайцы: JD.com со своей умной колонкой DingDong, Alibaba – с Tmall Genie, Xiaomi – с девайсом Mi AI Speaker.

Первая русскоязычная колонка

Первой российской разработкой стала «Яндекс.Станция». Устройство со встроенным голосовым помощником «Алиса» «Яндекс» анонсировал в конце мая на московской конференции Yet Another, а 10 июля «Яндекс.Станция» поступила в продажу. Стоимость девайса – 9990 рублей. Приобрести его можно в собственном магазине «Яндекса» или заказать на маркетплейсе «Беру». В первый день продаж очередь у московского магазина выстроилась с 5 утра. Дмитрий Коробицын, генеральный директор компании-дистрибьютора товаров для взрослых «Поставщик счастья», приобрел «Яндекс.Станцию» в числе первых. «Я купил устройство из личного интереса и из профессионального, – рассказывает он. – Протестировал и могу сказать, что это очень удобно: одним вопросом узнавать погоду, короткой голосовой командой вызывать такси. Подобные голосовые помощники – эффективный инструмент развития e-commerce. С ними легко искать, что вам нужно, и совершать покупку. Например: «Алиса, найди, пожалуйста, как открыть магазин по дропшиппингу?». И Алиса предлагает выбрать «Поставщика счастья».
Рынок e-commerce нуждается в новых инструментах развития, – считает Дмитрий Коробицын. Где быстрее и проще сделать заказ, там и больше продаж: «Предполагаю, что через 2-3 года люди 20% времени будут проводить в общении с голосовым помощником, многие квартиры будут оборудованы такого типа устройствами». Основной недостаток интернет-торговли в том, что товары нельзя подержать в руках и понять, как они будут работать «вживую», – говорит Юлия Сяглова, преподаватель кафедры маркетинга Института отраслевого менеджмента РАНХиГС. Умные колонки и подобные устройства основаны на технологии интернета вещей и способствуют наиболее сильному вовлечению потребителя в процесс покупки. В первую очередь, они рассчитаны на наиболее активных интернет-потребителей: представителей поколений Y и Z, которым крайне важны визуализация и эмоции. Им недостаточно просто прочесть описание товара, им важно понять и почувствовать, как он будет использоваться.

Рынок ждет стремительный рост

В конце 2017 года умные колонки были у каждого шестого американца старше 18 лет – такие результаты исследования NPR и Edison Research. Почти 40% владельцев планируют приобрести еще одну. По другим данным, В США они есть уже в каждом пятом доме, где проведен Wi-Fi. «Рост продаж устройств в прошлом году составил более 300%. Это десятки миллионов умных колонок в год, – отмечает Руслан Шагалиев, руководитель проекта KMS Lighthouse компании DIS Group. Все основные игроки стремительно движутся на новые рынки – в Китай, Индию. Например, Google специально дорабатывает своего голосового помощника для работы с индийским акцентом». По данным Canalys, в 2018 году будет продано свыше 50 млн умных колонок – вдвое больше, чем годом ранее. Данная категория гаджетов станет самой быстрорастущей на рынке. Большая часть устройств будет продана в США и Китае. А к 2022 году продажи вырастут в 6 раз. «Основным фактором роста является способность пользователей обращать внимание на новые технологии, –считает Наталья Ворзова, руководитель группы инновационных продуктов «Ситилинк». – Например, в США и Великобритании рост значителен, а в Германии наоборот, продажи идут медленно. Это связано, в первую очередь, с консервативностью местного потребителя». В РФ активный рост продаж устройства пока не начался. «Можно сказать, что в Россию умные колонки официально пришли только с появлением «Яндекс.Станции», – комментирует Алексей Банников, генеральный директор магазина «Фотосклад.ру». – Остальные либо не представлены на отечественном рынке, либо имеют ограниченный круг возможностей».
«Яндекс.Станция» – пока первый девайс, поддерживающий русский язык. HomePod от Apple понимает лишь английский, лидеры продаж – Google Home и Amazon Echo – также не ориентированы на русскоязычных пользователей. Хотя в начале этого года Google сообщил о тестировании распознавания русской речи своим голосовым помощником Assistant. Без поддержки русского языка отечественные продавцы не торопятся разрабатывать диалоговые приложения для домашних помощников. Это значит, что с помощью устройства невозможно сделать заказ в российском магазине или кафе.

Конкурент смартфона

Скорость, с которой умные колонки набирают популярность у пользователей, заставляет экспертов сравнивать их со смартфонами, рынок которых рос так же стремительно. Суть умных колонок – это новый интерфейс общения пользователя с облачными сервисами, – говорит Наталья Ворзова. – Если раньше эту функцию реализовывал смартфон, который пользователь должен был постоянно держать в руках и нажимать на кнопки вызовов голосового ассистента, то сейчас достаточно просто голоса. В будущем такой «колонкой» станут как минимум гарнитуры, автомобили и телевизоры. Устройство сочетает в себе функции «всевидящего ока» в доме и возможности простого взаимодействия с внешним миром, – считает Алексей Банников. Поэтому можно предположить, что будут расширены функции безопасности. Например, уведомления о незакрытой двери или о том, что кто-то пришел. Будет отшлифован и процесс покупки товаров, не выходя из дома. Ритейл будет меняться в зависимости от взаимодействия умных колонок с поисковиками, – продолжает эксперт. Сможет ли колонка выбрать город, цену, опции доставки. При популяризации умных колонок именно это станет ключевыми моментами, на которые придется делать упор ритейлерам. Уже сейчас появляются анонсы абсолютно новых интересных функций, – комментирует Руслан Шагалиев. Например, в мае Google анонсировал функцию своего виртуального помощника – Duplex – искусственный интеллект, который способен сам позвонить за владельца в магазин и сделать заказ. Умные колонки уверенно осваивают домашние пространства. Людям нравится получать ответы на свои вопросы или делать заказы в интернете, занимаясь своими делами по дому. Для решения бизнес-задач голосовые помощники только начинают использоваться. Формат умной колонки позволяет голосовому помощнику стать ближе к клиенту. «Например, после интеграции с системой управления знаниями KMS Lighthouse, голосовой помощник Amazon Alexa может выступать консультантом в отделениях банка или сотового оператора, работать в торговом зале традиционной розницы, – говорит Руслан Шагалиев. – Умная колонка Amazon Echo может отвечать на вопросы клиентов даже лучше рядовых продавцов. Она предоставит информацию по специфическим продуктам и устройствам, регламентам работы и текущем статусе обращений». Скоро во всех супермаркетах будут установлены умные колонки, которые не только смогут отвечать на вопросы об ассортименте и наличии товара, – прогнозирует он. Девайсы смогут давать персонализированные рекомендации. Чтобы ответить на вопрос, умный помощник будет использовать данные о предпочтениях клиента, поисковой истории и даже доходе. Однако пока смарт-динамики еще не до конца избавились от «детских» болезней, – добавляет Руслан Шагалиев. Точность распознавания речи у них не всегда достаточна, есть помехи от фоновых шумов и ошибки в работе. В ближайшее время на первом плане у производителей будет устранение недочетов, без которого невозможно полноценное использование всех функций устройств. Алёна Яркова Источник: https://retailer.ru/kak-umnye-kolonki-izmenjat-roznichnuju-torgovlju/

Рекомендуем также

CRN: Закон о регулировании Big Data. Пугаться или радоваться?

30 ноября 2018
CRN, 29.10.2018 На этой неделе в Госдуму внесен законопроект о регулировании больших пользовательских данных. С какими рисками и возможностями для бизнеса он связан?

Правовые инициативы помогут компаниям эффективнее управлять данными

Развитие правового регулирования хранения и обработки данных имеет большое значение во всём мире. На примере введения регламента GDPR в Европе мы видим, как ужесточение требований регулятора стимулирует бизнес научиться эффективнее управлять своими данными, внедрить у себя стратегическое управление ими — Data Governance. В итоге в выигрыше оказываются все. Бизнес снижает для себя возможные репутационные риски, связанные с утечками. Граждане не страдают от того, что данные о них попадают в руки злоумышленников. Кроме того, правовые инициативы в области сбора и обработки данных, могут обеспечить хороший базис для их монетизации, в том числе их продажу.

Big Data — сложный термин

В законе даётся определение Big Data. Предлагается считать большими пользовательскими данными совокупность не содержащей персональных данных обезличенной информации о физических лицах и их поведении, «собираемой из различных источников, в том числе сети „Интернет“, количество которых превышает тысячу сетевых адресов». Ассоциация участников рынка больших данных, которая недавно была создана в России (ПАО «МегаФон», Mail.Ru Group, oneFactor, АО «Тинькофф Банк», ООО «Яндекс» и ПАО «Сбербанк») указывает на то, что «создание единого термина, описывающего большие данные в целом, нецелесообразно, с учетом того, что категории информации, которые могут собираться, постоянно меняются количественно и качественно с развитием технологий». Я согласен с ними в этом. С технической точки зрения Big Data — это технологии, которые используются для обработки и хранения данных и удешевляют это. В частности, это — технология параллельной обработки и хранения данных на кластере Hadoop. Hadoop ускоряет и удешевляет многие процессы, позволяет работать с данными разных форматов (в том числе неструктурированными), одновременно обрабатывать большие объёмы данных. Одни и те же корпоративные данные могут храниться и на кластере Hadoop, и в традиционной реляционной базе. Informatica, мировой лидер в области управления данными, определяет большие данные через три признака: скорость, разнообразие, объёмы. Этого же определения придерживаются многие специалисты индустрии. Непросто ограничить указанные признаки количественно. Развитие технологий сейчас происходит взрывными темпами, сложно предположить, в каких объёмах и на каких скоростях данные будут обрабатываться уже через год.

Риски, связанные с законом

Речь в законе идёт об обезличенных больших данных. То есть данных, в которых нет персональной информации, по которой можно идентифицировать пользователя (имя, адрес, номер паспорта). Технологии обезличивания и блокирования данных (например, Data Masking) эффективно применяются в крупнейших российских компаниях. Но сможет ли малый и средний бизнес обеспечить успешное обезличивание больших данных? Не приведёт ли разрешение продавать данные к утечкам? Второй риск — замедление развития отдельных технологий, например, data science. Если сразу много пользователей запретят компаниям использовать свои большие данные результаты, которые получают data scientists иногда будут оказываться неточными. Задача таких специалистов — поиск полезных для бизнеса закономерности в данных. Чем больше информации у data scientist, тем лучше он может обучить свои модели. Качественный поиск полезных для бизнеса закономерностей сложно представить себе на основе неполных и неточных данных. Некачественная аналитика больших данных — это проблема не только для бизнеса, но и для его клиента. Если покупатель запретит использовать данные о своих покупках в интернете, то будет постоянно видеть нерелевантную для себя рекламу, скорее похожую на спам, а не на полезные рекомендации. Ту точность рекомендации товара, которую потенциально может обеспечить data science, сложно обеспечить другими маркетинговыми средствами.

Время покажет

Как всегда, эффективность принятия закона будет зависеть не только от его содержания, но и от того, как он будет выполняться. Технические решения и методология управления данными (Data Governance) для соответствия новым поправкам уже есть. Компаниям нужно будет их внедрить. В частности, нужно будет общий каталог всех клиентских данных с функцией метаданных (данные о данных). Он поможет находить нужные клиентские данные во всех системах и базах компании и удалять их при необходимости. Вручную управлять Big Data для соответствия новым правкам будет очень сложно. Тем, компаниям, у которых нет эффективных инструментов обезличивания данных, нужно будет внедрить их. На покупку таких решений компаниям придётся потратить средства. Но не стоит забывать, что общий каталог всех данных в организации — неотъемлемая составляющая успешной цифровой трансформации. Если вы не знаете, какие данные собирает ваша компания, откуда они поступают, и кто имеет к ним доступ, данные не только не принесут прибыли, но и могут стать причиной убытков. Источник: Олег Гиацинтов, технический директор DIS Group Источник: https://www.crn.ru/news/detail.php?ID=131031

Рекомендуем также

«Российская газета»: В недра на автомате

30 ноября 2018
Российская газета, 30.08.2018 Большинство российских нефтяных и газовых компаний планируют продолжить инвестирование в “цифру” в течение следующих трех-пяти лет, несмотря на колебания цен на энергоресурсы. Сектор активно изучает опыт передовых мировых компаний по внедрению цифровых технологий и ищет подходы к адаптации этого опыта у себя. Один из признаков перехода “скважины” на Индустрию 4.0 – использование промышленного интернета вещей (IIoT). Встраиваемые в оборудование датчики собирают и передают информацию о его работе в информационную систему. “Это позволяет прогнозировать возможные отказы и аварии, а также помогает разрабатывать оптимальные режимы работы оборудования. Например, решения по интеллектуальной диагностике могут спрогнозировать сбой оборудования заблаговременно, до наступления аварийной ситуации”, – говорит Игорь Зельдец, директор по работе с корпоративными заказчиками КРОК. Чем больше данных хранится у предприятия, тем больше возможностей их выгодного использовать. Поэтому информацию, генерируемую датчиками, полезно накапливать и хранить “про запас”. Для этих целей строят “озера данных” (data lake). Технология позволяет недорого хранить большой объем разнородной информации в едином пространстве, формируя при этом базу для глубокой аналитики. “Используя методы машинного обучения, предиктивной аналитики и искусственного интеллекта (ИИ), эти данные можно проверять на гипотезы для прогнозирования различных сценариев и принятия оптимальных решений в будущем. Например, для экологического мониторинга и предупреждения возможных техногенных катастроф на промышленном объекте”, – говорит Игорь Зельдец. Сейчас увеличивается интерес компаний к удаленной экспертизе сложного оборудования на базе технологий дополненной реальности (AR). Технический специалист с помощью промышленных очков дополненной реальности может дистанционно получать все необходимые рекомендации по ремонту или обслуживанию оборудования от удаленного высококвалифицированного эксперта, который находится в центре мониторинга. Это позволяет экономить на командировках, поиске специалистов и их обучении, сокращать время простоя оборудования. “Если судить по востребованности рабочих специальностей в нефтегазовой отрасли, то можно сказать: цифровая революция развивается стремительными темпами. Например, по данным VYGON.Consulting, в России более 40 проектов интеллектуальных месторождений. Их суммарная добыча составляет 140 миллионов тонн или 27 процентов от общего объема производства в стране на 2018 год. Основной эффект цифровизации ожидается от раскрытия потенциала трудноизвлекаемых запасов, увеличения эффективности доразведки месторождений и переоценки КИН (коэффициента извлечения нефти) традиционных активов”, – говорит Андрей Шуравин, директор центра отраслевой экспертизы департамента по работе с промышленными предприятиями компании “Техносерв”. Основной эффект цифровизации ожидается от раскрытия потенциала трудноизвлекаемых запасов И все-таки, по мнению экспертов, уровень автоматизации российских нефтяных и газовых скважин удовлетворительный, но недостаточный. Например, в Oracle считают, что в России пока отсутствует единая интегрированная модель месторождения, ее детализация до скважин, активов и оборудования. Отсюда сложности с качеством данных и возможностью выработки управленческих решений на их основе. Страдает также качество и скорость передачи данных, возможности их хранения и обработки. Пока недостаточен уровень интеграции с корпоративными информационными системами, зачастую отсутствуют решения по управлению НСИ. В России более 40 проектов интеллектуальных месторождений. Их суммарная добыча – 140 миллионов тонн Цифровизация компаний нефтегазового сектора подчеркивает их инновационность, и поэтому крупнейшие вертикально интегрированные предприятия не скрывают своих движений в этой сфере. По словам Тамары Сафоновой, исполнительного директора Независимого аналитического агентства нефтегазового сектора, “Роснефть” разрабатывает двухуровневую систему управления промыслом, где нижний уровень состоит из множества “автопилотов”, управляющих скважинами, а верхний – это вычислительный сервер, раздающий “автопилотам” целевые параметры. Стратегия “Цифровой ЛУКОЙЛ 4.0” – цифровая трансформация нефтегазодобычи на всех уровнях: от скважины до аппарата управления. За последние два года “Газпром нефть” реализовала ряд успешных проектов в области внедрения технологий блокчейн, систем с искусственным интеллектом, предиктивной аналитики на основе Big Data, промышленного интернета вещей. Высокую эффективность показало создание “цифровых двойников” скважин, буровых, нефтеперерабатывающих установок. “Татнефть” в рамках управленческой и организационной стратегии подвела под новые информационные платформы практически все бизнес-блоки, ведет активную работу над созданием искусственного интеллекта, цифровых “двойников” реальных объектов и тиражированием этих проектов по всему периметру компании”, – говорит эксперт. Важна не столько сама инновационная технология, сколько команда, которая будет ее внедрять Сейчас на рынке широкий выбор продуктов, которые хорошо себя зарекомендовали у лидеров сектора, говорят в Oracle. И в последнее время в РФ растет количество стартапов, сфокусированных на цифровых технологиях. Они демонстрируют действительно прорывные решения. “Безусловно, выбор технологических решений и платформ сейчас крайне обширен. Даже избыточен. Компаниям очень сложно ориентироваться в огромном объеме новинок. Плюс российский рынок разработок сейчас развивается галопирующими темпами. Мы видим массу стартапов с выдающимися продуктами и большим будущим. Поэтому важна не сама инновационная технология. Важна команда, которая будет ее внедрять. Команда должна знать, как эффективно внедрить ту или иную технологию в производственный процесс и как с помощью этого получить бизнес-выгоды для компании”, – говорит Павел Лихницкий, гендиректор компании DIS Group. Источник: https://rg.ru/2018/08/30/neftianka-perejdet-na-novyj-industrialnyj-uklad.html

Рекомендуем также